行业技术趋势：VLA成为具身智能关键驱动力 - 从今年各机器人与AI顶会来看，Vision-Language-Action模型及其相关衍生方向占据了近一半的具身智能产出，特别是在长程操作、泛化、少样本学习、VLA与强化学习结合以及人形机器人相关领域[1] - VLA模型打破了传统机器人方法的单任务局限，使机器人能在多样化场景中自主决策，灵活应对未见过的环境，广泛应用于制造业、物流和家庭服务等领域[1] - VLA模型已成为研究热点，推动了多个前沿项目的发展，如pi0、RT-2、OpenVLA、QUAR-VLA和HumanVLA，这些研究促进了学术界与工业界的合作[1][4] - VLA模型的适应性体现在能应用于机械臂、四足机器人和人形机器人等多种平台，为各类智能机器人的发展提供了广泛的潜力和实际应用价值[1] 产业发展与竞争格局 - 国内外具身智能领域正处于蓬勃发展阶段，Unitree、智元、星海图、银河通用、逐际动力等团队正从实验室走向商业化[3] - 华为、京东、腾讯等国内科技巨头积极布局具身智能领域，与国外的Tesla、Figure AI等公司共同推动该领域发展[3] 技术演进与核心挑战 - VLA范式是具身智能领域的新范式，能从给定的语言指令和视觉信号直接生成机器人可执行的动作，使机器人模型向更通用和泛化的方向发展[4] - 技术演进路径包括从早期的抓取位姿检测到行为克隆，再到近期的Diffusion Policy和多模态基础模型[7] - 前沿模型如RT-2、OpenVLA和PI0实现了从视觉输入和语言指令到机器人动作的端到端映射，应用于复杂任务规划和执行[7] - 领域面临的核心挑战包括跨域泛化、长期规划与世界模型构建[8] - 研究前沿包括将大型语言模型的推理能力与机器人控制系统结合，实现从高级任务描述到低级运动规划的有效转换，以及通过PaLM-E、RT-X等模型的多模态预训练和微调策略增强机器人在开放环境中的适应性和鲁棒性[8] - 前沿发展方向包括多模态感知融合、触觉反馈整合、基于物理的推理以及社会互动能力，旨在突破“看得见但摸不着”、“只关注当下不能预测未来”等局限性[8] 研究热点与未解难题 - 具身智能领域存在大量未解决的研究难点，包括长期记忆、VLA与强化学习结合的原子技能库构建、动作解码问题、多模态思维链等多个前沿方向[13] - VLA模型体系可系统梳理为隐式端到端、显式端到端、分层端到端三大类[9]